À l’heure où l’innovation technologique est perçue comme principale centre de préoccupation dans des pays nantis , plusieurs solutions novatrices remplissent déjà le marché mondial. On assiste à une explosion culminante du numérique marquée par une révolution dite 𝟒𝐞 𝐫é𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐢𝐧𝐝𝐮𝐬𝐭𝐫𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞 𝐞𝐭 𝐭𝐞𝐜𝐡𝐧𝐨𝐥𝐨𝐠𝐢𝐪𝐮𝐞. Cette révolution voit le jour avec l’apparition des technologies de l’intelligence artificielle (IA), associées aux données de masse (big data).
L’adoption numérique
Pendant que les pays de l’occident et du moyen orient adoptent une démarche rapide et stratégique pour suivre cette transformation numérique, les pays africains peinent à suivre le rythme. Ces pays développés proposent déjà des solutions avec des temps records et des performances importantes. Mais que se passe t’il en Afrique? Pourquoi cette lenteur dans la transformation numérique?
Après s’être questionnés à ce sujet, plusieurs acteurs et entrepreneurs africains du numérique ont créé des Startups IA afin de promouvoir l’écosystème tech. Leur implication se traduit à travers de nombreuses initiatives et l’émergence des solutions d’IA pour transformer le quotidien des populations. De ces initiatives nous avons Deep Learning Indaba, AI Expo Africa, Africa Tech Festival pour ne citer que ceux-ci. Explorons dès à présent les enjeux de l’ia auxquels font face les startups de l’écosystème tech en Afrique.
Dimanche le 16 novembre 2025, j’ai pris part à un Community Meetup organisé par Intelligence Artificielle Cameroun (IAC) sur le sujet « 𝐂𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐫𝐞𝐧𝐟𝐨𝐫𝐜𝐞𝐫 𝐥𝐚 𝐯𝐢𝐬𝐢𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭é, 𝐥𝐚 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐞́𝐭𝐢𝐭𝐢𝐯𝐢𝐭𝐞́ 𝐞𝐭 𝐥𝐚 𝐫𝐞𝐧𝐭𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭é 𝐝𝐞 𝐧𝐨𝐬 𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭𝐮𝐩𝐬 𝐈𝐀 𝐚𝐮 𝐂𝐚𝐦𝐞𝐫𝐨𝐮𝐧 ». Durant le Meetup nous avons énumérés les enjeux tels que:
- L’indisponibilité des données: alors l’intelligence artificielle, moteur de la 𝟒𝐞 𝐫é𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐢𝐧𝐝𝐮𝐬𝐭𝐫𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞 𝐞𝐭 𝐭𝐞𝐜𝐡𝐧𝐨𝐥𝐨𝐠𝐢𝐪𝐮e, est associé d’importance quantités de données (Big Data) les Startup africaines peinent encore à avoir à leur portée des données. Cette absence de données à libre accès freine considérablement l’avancée des recherches et innovations technologiques. D’autant que plus que les modèles d’intelligence artificielle grâce au Machine Learning fonctionnent avec des Big Data afin d’offrir des résultats optimisés avec un faible pourcentage d’erreurs. Ce déficit est certainement dû aux méthodes archaïques de collecte de données encore utilisées au quotidien. La recrudescence de ces approches est causée par une faible digitalisation des services dans des structures tant bien publiques que privées. Alors que dans les pays numériquement développement, toutes les transactions de données(économiques, médicales, bancaires,…) sont numérisées plaçant la collecte de données comme dernier sujet d’inquiétude.
- Le Manque de structure de stockage de données: encore appelé Data Center, ce sont des structures permettant de stocker des quantités de données assez importantes accessibles en temps réel. Encore un autre souci majeur qui freine l’avancée technologique, alors qu’ ailleurs on envisage déjà de construire des Data Center dans l’espace. comme quoi il manque déjà d’espace stratégique sur terre pour stocker les données qui changeront le futur.
- Le manque de financement: faut-il encore détailler ce point? À l’heure où les pays de l’occident et du moyen orient investissent des milliards dans la recherche et le développement de l’IA, les startups africaines peinent à lever des fonds. Prenons l’exemple de la France, qui dans son plan France 2030 prévoit près de 2,5 milliards d’euros dans l’IA. Les États-Unis et la Chine, quant à eux, se livrent une véritable course à l’investissement. Les États-Unis injectent des dizaines de milliards de dollars, tandis que la Chine ambitionne d’atteindre 150 milliards de dollars d’investissement public et privé d’ici 2030, faisant de l’IA une priorité nationale stratégique.
En outre, nous avons également:
- La faible Visibilité;
- La rentabilité;
- La Compétitivité;
- Le Manque d’accompagnement et de compréhension du marché
Face à tous ces enjeux énumérés, que faut-il faire au juste?
Les pistes de solutions possibles
Pour répondre à ces défis, plusieurs startupeurs et entrepreneurs technologiques africains proposent des pistes concrètes, estimant qu’elles constituent les actions les plus pertinentes pour chaque acteur de l’écosystème numérique.
💡 La création d’outils Open Source dédiés aux données locales
L’objectif est de permettre à chaque citoyen, étudiant, chercheur ou organisation de contribuer, même de manière minimale, à la constitution de jeux de données africains accessibles à tous. Parmi les approches suggérées figurent la collecte hybride ou traditionnelle, ainsi que l’annotation d’images issues de l’environnement local afin de renforcer la représentativité des bases de données.
💡 La sensibilisation à la numérisation des données
Les acteurs du domaine soulignent la nécessité de promouvoir la digitalisation dans les infrastructures publiques et privées. Une meilleure numérisation des processus administratifs, économiques, éducatifs et sanitaires créerait des volumes de données exploitables pour le développement de solutions IA fiables et adaptées au contexte africain.
💡 L’organisation de bootcamps de collecte des données
Ces programmes visent à impliquer le public dans des activités de terrain pour collecter, structurer et valider des données locales. Ce type d’initiative permet d’accélérer la constitution de référentiels africains indispensables à la recherche et à l’innovation.
💡 La mise en place d’évènements de réseautage
Les entrepreneurs recommandent de multiplier les rencontres entre Startupeurs, porteurs de projets, institutions, investisseurs et entreprises. Ces événements favorisent la visibilité, la compétitivité et, à moyen terme, la productivité des startups IA africaines, tout en consolidant les collaborations intra-africaines.
Conclusion
L’écosystème africain de l’IA progresse, mais il reste freiné par un déficit de financements et d’infrastructures. En renforçant les investissements, la formation et les partenariats stratégiques, le continent pourra accroître sa compétitivité et saisir pleinement les opportunités offertes par l’intelligence artificielle.
